| 中文摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 中文文摘 | 第5-9页 |
| 绪论 | 第9-17页 |
| 第一节 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 第二节 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 第三节 论文的篇章构成和创新点 | 第14-17页 |
| 第一章 颜色恒常性模型和边缘检测模型的生理基础 | 第17-31页 |
| 第一节 第一视觉通路 | 第18-20页 |
| 第二节 颜色拮抗理论 | 第20-21页 |
| 第三节 神经节细胞及侧膝体细胞的经典感受野 | 第21-23页 |
| 第四节 简单细胞的经典感受野的结构与特性 | 第23-25页 |
| 第五节 脉冲神经元及脉冲神经网络 | 第25-29页 |
| 第六节 本章小结 | 第29-31页 |
| 第二章 基于双拮抗神经元机制的颜色恒常性模型 | 第31-43页 |
| 第一节 Lambertian成像模型及Von Kries假设 | 第31-33页 |
| 第二节 人类视觉系统处理彩色信息的机制 | 第33-36页 |
| 第三节 模拟双拮抗神经元的颜色恒常性模型 | 第36-39页 |
| 第四节 实验 | 第39-42页 |
| 第五节 本章总结 | 第42-43页 |
| 第三章 基于视觉机制的SNN边缘检测模型 | 第43-61页 |
| 第一节 经典边缘检测算法概述 | 第43-45页 |
| 第二节 本章算法流程 | 第45-47页 |
| 第三节 视网膜层次用SNN实现边缘增强的算法 | 第47-51页 |
| 第四节 V1层次用SNN模拟简单细胞的方向选择性 | 第51-55页 |
| 第五节 实验与分析 | 第55-60页 |
| 第六节 本章总结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于视觉机制的SNN车牌定位算法 | 第61-77页 |
| 引言 | 第61-62页 |
| 第一节 车牌提取的流程 | 第62-63页 |
| 第二节 颜色校正与利用SNN进行车牌检测 | 第63-67页 |
| 第三节 利用SNN提取车牌 | 第67页 |
| 第四节 实验结果与讨论 | 第67-75页 |
| 第五节 总结 | 第75-77页 |
| 第五章 研究总结与展望 | 第77-79页 |
| 第一节 本论文的研究总结 | 第77页 |
| 第二节 工作展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-89页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 个人简历 | 第93-95页 |